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Enregistrement W4411158288 · doi:10.1039/9781837676149-00153

Origin and Composition of Main Water Contaminants

2025· book-chapter· en· W4411158288 sur OpenAlexaff
Fatemeh Asadi Zeidabadi, Ehsan Banayan Esfahani, Raphaell Moreira, Madjid Mohseni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContaminationComposition (language)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryBiologyArtEcologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is essential to life on Earth, yet its quality is increasingly threatened by contaminants introduced through both human activities and natural processes. This chapter examines the origins, types, and composition of the primary categories of water contaminants, including organic, inorganic, microbial, and radiological substances. The discussion covers a broad range of legacy and emerging contaminants such as persistent organic pollutants (POPs), industrial chemicals like per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS), micro/nano-plastics, and p-phenylenediamines (PPDs), disinfection by-products (DBPs), heavy metals, pathogens, and radionuclides. Each contaminant group poses unique challenges due to its diverse sources, properties, and potential impacts on environmental and human health, including risks like cancer, acute illnesses, ecosystem disruption, bioaccumulation, and habitat degradation. This chapter emphasizes the urgent need for robust water quality management by examining the pathways these contaminants take into aquatic systems. Additionally, it reviews existing guidelines and regulatory standards, as well as the effectiveness of current treatment approaches. The comprehensive discussion provided here will be invaluable for academics, industry professionals, and water utility managers in protecting this critical resource.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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